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AI成為半導體產業進入下一波浪潮的主要推手

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科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2020年6月8日

圖、 AI成為半導體產業進入下一波浪潮的主要推手

近年來,AI的成長是由幾方面推動。首先,在過去的十年中,神經網路技術的快速發展。儘管自1950年代以來,就已經開始研究神經網路,但是這60年來一直沒有人能找出編程的方法。值得榮獲2018年圖靈獎的Yann LeCu(任職於臉書)、Geoff Hinton(目前任職於 Google)和Yoshua Bengio(和IBM及微軟有合作)找出使用梯度下降調整神經網路權重的方法,才開始突破技術現狀。另一個重要的考慮因素是,AI培訓方法需要大量的運算能力,隨著結合雲端數據中心與GPU加速器出現才改變訓練大型神經網路的方式。

另外,隨著AI演算法進入智慧型手機和智慧音箱等裝置,開始了邊緣運算的推理方式,而且其對於隱私問題有著關鍵性的作用。近年來邊緣推理晶片專案的激增,可能改變未來AI的趨勢。

電腦發展初期的1980年代,電腦是透過ASIC晶片運作,可是隨著標準化PC的出現,市場開始出現變化,進而讓英特爾接管了這一市場,並於後來衍伸出筆記型與桌上型電腦兩個領域。

這表示著AI未來仍有許多發展的可能性,現在各家廠商為了自己的AI服務與商業運作,分別客製化AI晶片。例如,谷歌的TPU和亞馬遜的AWS所採用的Nitro。但是在行動解決方案方面,AI晶片配合著邊緣運算也開始出現許多應用。不過,現今廠商仍以優化自己的解決方案為主。

總之,AI和機器學習正處於一種難以描述的階段。從某種意義上說,它正在經歷快速的成長階段,但從另一種角度切入來說,AI發展還為時尚早。

首先,因為AI崛起使其正經歷設計方面的快速成長期。現今,全球有數百家(甚至數千家)無晶圓AI晶片新創公司,以及由半導體公司所撰寫的數十個程式,用於創建AI晶片或將AI技術嵌入產品線之內。

相對於1950年代至今,AI晶片進入設計階段的確帶來快速發展的幻想,但是尚未量產卻又帶來不切實際的感覺。這也是為什麼Nvidia的GPU能夠在某些伺服器進行AI培訓,而成為最大的贏家的原因。

可是AI配合著5G,很可能激發這一設計浪潮,甚至讓更多新創公司的商業能夠進入獲利模式。這種感覺就是PC開始崛起的前幾年一樣。因而,不要忽略了半導體產業將被AI帶入一個新時代的契機。(715字)


參考資料:
AI Drives A New Wave For Semiconductors. Semiconductor Engineering,2020/6/4


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